numpy.ma.array
-
numpy.ma.array(data, dtype=None, copy=False, order=None, mask=False, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=False, shrink=True, subok=True, ndmin=0)[source] -
Класс массива с потенциально замаскированными значениями.
Замаскированные значения True исключают соответствующий элемент из любого вычисления.
Создание:
x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True, ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None, shrink=True, order=None)Параметры: data : array_like
Входные данные.
mask : последовательность, необязательно
Маска. Должна быть преобразуема в массив булевых значений с той же формой, что и
data. Значение True указывает на замаскированные (т.е. недопустимые) данные.dtype : dtype, необязательно
Тип данных выходного значения. Если
dtypeравно None, используется тип данных аргумента data (data.dtype) . Еслиdtypeне равно None и отличается отdata.dtype, выполняется копирование.copy : bool, необязательно
Выполнять ли копирование входных данных (True), или использовать ссылку вместо них. По умолчанию False.
subok : bool, необязательно
Возвращать ли подкласс
MaskedArray, если возможно (True), или обычныйMaskedArray. По умолчанию True.ndmin : int, необязательно
Минимальное количество измерений. По умолчанию 0.
fill_value : скаляр, необязательно
Значение, используемое для заполнения замаскированных значений при необходимости. Если None, используется значение по умолчанию, основанное на типе данных.
keep_mask : bool, необязательно
Объединять ли
maskс маской входных данных, если таковая имеется (True), или использовать толькоmaskдля выходного значения (False). По умолчанию True.hard_mask : bool, необязательно
Использовать жесткую маску или нет. При использовании жесткой маски замаскированные значения нельзя размаскировать. По умолчанию False.
shrink : bool, необязательно
Выполнять ли принудительное сжатие пустой маски. По умолчанию True.
order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, необязательно
Указать порядок массива. Если order = ‘C’, то массив будет в порядке C-contiguous (последний индекс изменяется быстрее). Если order = ‘F’, то возвращаемый массив будет в порядке Fortran-contiguous (первый индекс изменяется быстрее). Если order = ‘A’ (по умолчанию), то возвращаемый массив может быть в любом порядке (C- или Fortran-contiguous, или даже несмежный), за исключением случая, когда требуется копия, в этом случае он будет C-contiguous.
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.ma.array.html